# 抖音数据分析
# 1、打印 name、video、category列
# 2、打印 每个性别的种类分别有多少个
# 3、打印 fans 列的最大值
# 4、打印 fans 数量大于1000万的以及category为明星的
# 5、打印 videos的总和
# 图表：
# 1、不同category的账号种类分别有多少个-柱状图
# 2、按照country区分账号归属地-柱状图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.font_manager import FontProperties

font = FontProperties(fname='../data/simhei.ttf')
df = pd.read_csv("/root/qianfeng/答辩/抖音.csv")
# 1、打印 name、videos、category列
print(df[['name', 'videos', 'category']])
# 2、打印 每个性别的种类分别有多少个
print(f"每个性别的种类分别有:",df['gender'].value_counts())
# 3、打印 fans 列的最大值
print(f"fans列的最大值:",df['fans'].max())
# 4、打印 fans 数量大于1000万的以及category为明星的
print(df[(df['fans'] > 10000000) & (df['category'] == '明星')])
# 5、打印 videos的总和
print(f"videos的总和:",df['videos'].sum())
# 图表：
# 1、不同category的账号种类分别有多少个-柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='category', data=df)
plt.title('不同category的账号种类数量')
plt.show()

# 2、按照country区分账号归属地-柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='country', data=df)
plt.title('不同国家的账号数量')
plt.show()